如何判定ACF和PACF的拖尾截尾？在SAS軟件中，我們可以通過自相關(guān)函數(shù)圖和偏相關(guān)函數(shù)圖來判斷。如果樣本自相關(guān)系數(shù)和樣本偏自相關(guān)系數(shù)在初始順序上明顯大于標(biāo)準(zhǔn)差的2倍，則幾乎95%的系數(shù)落在標(biāo)準(zhǔn)差的2

如何判定ACF和PACF的拖尾截尾？

在SAS軟件中，我們可以通過自相關(guān)函數(shù)圖和偏相關(guān)函數(shù)圖來判斷。如果樣本自相關(guān)系數(shù)和樣本偏自相關(guān)系數(shù)在初始順序上明顯大于標(biāo)準(zhǔn)差的2倍，則幾乎95%的系數(shù)落在標(biāo)準(zhǔn)差的2倍范圍內(nèi)，而非零系數(shù)衰減到小值波動(dòng)的過程是非常突然的，通常被認(rèn)為是k階截?cái)?；如果超過5%的樣本相關(guān)系數(shù)大于標(biāo)準(zhǔn)差的2倍，或者非零系數(shù)衰減到很小的值波動(dòng)，這個(gè)過程是緩慢的或連續(xù)的，通常被認(rèn)為是一種阻力。

怎么分辨截尾和拖尾？

1. 定義

截?cái)嗍侵笗r(shí)間序列的自相關(guān)函數(shù)（ACF）或偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）在某一階后均為0的性質(zhì)（如AR的PACF）；拖尾是指ACF或PACF在某一階后不均為0的性質(zhì)（如AR的ACF）。對(duì)于AR和Ma模型，判斷方法是不同的：AR（P）模型的自相關(guān)函數(shù)ACF經(jīng)過一定的步長(zhǎng)（截?cái)啵┖蟛荒転榱?，而是呈指?shù)衰減（或以正弦波形式衰減），稱為尾波。

MA（q）模型的偏自相關(guān)函數(shù)PACF在某一步后不能為零（截?cái)啵?，而是呈指?shù)衰減（或正弦波形式），稱為尾波。

2. 如何判斷

自相關(guān)圖既不拖尾也不刪失。上述圖的自相關(guān)是一種三角對(duì)稱形式，是一種典型的單調(diào)趨勢(shì)圖。

的ACFFACF是什么拖尾截尾的？

首先，看圖片。一種情況稱為尾翼脫落，尾翼有一個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的尾巴。另一種情況稱為截?cái)嘟財(cái)啵膊拷財(cái)?。然后我?huì)教你一個(gè)簡(jiǎn)明的公式：AR截?cái)啵ˋCF截?cái)?，PACF截?cái)啵?，Ma截?cái)?，前兩種情況下的ARMA截?cái)?，根?jù)這個(gè)公式，你可以確定AR或Ma的PQ。如果圖形同時(shí)有尾或截?cái)?，可以直接使用AIC-BIC。當(dāng)然，上述過程對(duì)概念的理解是沒有幫助的。你需要知道尾隨是針對(duì)序列的自相關(guān)系數(shù)還是偏相關(guān)系數(shù)。如果尾隨不能快速接近0，則表示尾隨。兩個(gè)相關(guān)系數(shù)的拖尾表示ARMA模型是Ma模型或AR模型，也可以是ARMA模型，只要序列是穩(wěn)定的。

怎么看ACF圖和PACF圖？

讓我們舉個(gè)例子。例如，周期為12的月度數(shù)據(jù)具有季節(jié)性影響。

首先，對(duì)于一階12階差分，通過觀察ACF PACF，可以看出它是簡(jiǎn)單的加法模型還是乘法季節(jié)模型

如果是乘法模型，我們要模擬ARIMA模型的季節(jié)性部分

ARIMA的季節(jié)性部分是根據(jù)ACF PACF的周期位置來確定其模型參數(shù)ar Ma

季節(jié)性=列表（順序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默認(rèn)的

------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自動(dòng)阿里瑪（）直接擬合得到系統(tǒng)所考慮的ARIMA模型參數(shù)。

然后預(yù)測(cè)（H=預(yù)測(cè)期數(shù)）行。

這是給外行的，

但是如果你真的想學(xué)好它，你需要測(cè)試模型，特別是剩余的。